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在人工智能 (AI) 的帮助下，大数据（Big Data）可以帮助保险公司做出更好的财务决策。数据科学（Data Science）可以帮助公司减少欺诈性索赔、增强风险管理、优化客户支持、和预测未来事件等，从而增加保险公司利润，降低客户保费。本文将探讨大数据帮助保险公司管理损失及保护客户的三种方式，以及为什么数据科学对双方都非常有利。

在机器学习中，支持向量机（SVM，Support-Vector Machines）是具有学习算法的监督学习模型，用于分析数据以进行分类和回归分析。将数据进行分类是机器学习中的一项常见任务。支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集合，可以用于分类、回归或其他任务。本文将带大家全面了解关于SVM的机器学习算法。

SQL（结构化查询语言 ) 已经存在了几十年。它是一种用于管理关系数据库中保存的数据的编程语言。大多数大公司都在世界各地使用 SQL。数据分析师可以使用 SQL 访问、读取、操作和分析存储在数据库中的数据，并生成有用的见解，推动明智的决策制定过程。在本文中，我将分享六个我经常使用的SQL技巧。

情绪分析（Sentiment Analysis）是机器学习模型的代表之一，能帮我们理解文本数据的语调，包括正面、负面或中立的语气。捕捉文中的情绪可以帮助公司更好地了解用户的心声 (VOC)，甚至可以引导产品开发，从而改进功能。情绪分析通常基于词汇和规则，这意味着该情绪可以标记为正面、负面或中立的单词。本文将介绍基于词汇深度学习的方法。

数据在几乎每个行业都扮演着重要的作用。全球体育产业在不断发展，管理层和团队也越来越乐于利用数据了解他们的竞争优势，体育团队现可以摆脱传统的分析方法，投资于更全面的分析数据，并用这些数据评估竞争对手的表现。本文将帮助你深入了解什么是体育的数据分析，以及利用体育数据分析做出的一系列预测。

数据分析时，你可以访问不同来源的数据，研究并分析这些数据，然后从数据中获得见解，从而进行预测，制定相应的业务解决方案。市场上可用的数据可视化工具很多，但很多人不知道应该选择哪个。本文将详细最受欢迎的两个工具—Tableau 和 Power BI ，你可以根据自己的需要和使用情况选择不同的工具。

数据可视化（Data Visualization）通常是商业分析的案例的最后的一步，可视化的图表更加直观，它可以把故事讲得更生动形象，给自己的项目经理或者同事们看图表会比看数字更清晰。本篇文章就来带你了解如何用Tableau做数据可视化。包括的主要内容有：数据可视化的目的、Tableau的优点、案例分析—Superstore销售分析。